单神经元控制器及其在过热汽温控制中的应用

把神经元的学习特性和常规的PID控制算法结合起来,设计了单神经元控制器。将其应用于过热汽温控制系统,并对采用这种神经元控制的时性问题进行了说明。通过仿真试验表明,基于该单神经元的过热汽温能控制系统具有良好的控制品质。     

基于单神经元Smith预估的过热汽温控制

针对典型大时滞大惯性，参数变化的电站锅炉过热汽温受控对象，设计了基于单神经元Smith预估过热汽温控制系统，在仿真实验的基础上，对单神经元Smith预估控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明，单神经元Smith预估控制能够充分利用神元自学习，自适应的能力以及Smith预估补偿控制的优点，使系统的控制品质提高，而且具有更强的鲁棒性和自适应性。     

单神经元无辨识自适应预估控制算法及在过热汽温控制中的仿真研究

为了实现非线性、大时滞系统的良好控制，提出了一种新型的无辨识自适应预估控制算法。该算法将神经元结合到无辨识自适应控制律中，借鉴推导无辨识自适应控制参数自校正算式的基本思想建立约束条件，据此选择适当的权值取代原控制参数，并用加入动量项的改进δ算法取代该参数的校正计算式，提高控制参数的自校正能力。将该算法应用于600MW超临界机组直流锅炉的过热汽温控制，进行仿真研究，结果表明该算法的有效性，并具有良好的控制品质，较强的鲁棒性和自适应能力；且该算法对预估模型的精度要求不高，控制参数容易整定，易于工程实现。     

免疫PID控制器在汽温控制系统中的应用研究

免疫系统对于各种抗原的适度免疫响应是维持生物体内环境稳定的关键，这主要靠T细胞的调节作用，T细胞在不同的免疫阶段具有促进和抑制两种作用，能保证免疫系统获得较快的响应速度和足够的稳定性，通过免疫系统与控制系统的类比，借鉴免疫应调节机理，该文提出了免疫PID控制器，并讨论了免疫PID控制器与传统PID的结合方式及其免疫参数在调节过程中的作用。对过热汽温系统进行了仿真研究，结果表明当工况变化和存在扰动时免疫PID控制器也能获得满意的效果。     

过热汽温系统的自适应递阶模糊PID参数控制

为了克服在锅炉过热汽温控制中对象参数变化对系统控制带来的困难,根据对锅炉动态特性影响较大的工况参数,提出了一种新的分层递阶模糊控制方法。对分层递阶模糊PID控制方法进行了理论分析,给出了自适应递阶模糊控制系统的结构设计和控制算法。该算法可根据误差e和误差变化△e,对动态过程中的PID控制参数进行实时在线调节,从而使控制系统获得理想的性能指标,同时,根据目标参数和操作参数的变化。基于操作人员对实际过程的分析和模糊控制规则的非线性映射建立规划策略,从而获得PID控制参数的模糊调整。控制级、监督级和规划级组成了分级递阶结构的动态校正策略。设计实例与仿真结果表明,分层递阶模糊控制在火电厂过热汽温控制中是十分有效的,较好地克服了对象参数变化的影响,控制系统响应速度快,超调小,鲁棒性强。     

智能PID控制器及其在锅炉过热汽温自适应控制中的仿真研究

提出了一种新型智能PID控制器，并在电厂主汽温串级控制系统中进行仿真研究。智能PID控制器由模糊PD控制器和自调节积分环节并联组成，其特点是：模糊控制器的规则库由自适应神经元在线调节，积分器的增益由模糊推理机在线整定。因而该控制系统是无模型控制系统，无须被控对象的精确数学模型，系统可以实现参数的自整定，具有很强的自学习能力。对某超临界600MW直流锅炉主汽温控制的仿真结果表明，这种控制器可以实现多个工况点的控制，具有很强的自适应能力，并且在大范围的负荷变化和时变控制系统中仍具有稳定的控制效果、较强的鲁棒性和较好的抗扰动性能。     

基于单神经元Smith预估的过热汽温控制

针对典型大时滞大惯性、参数变化的电站锅炉过热汽温受控对象 ,设计了基于单神经元Smith预估过热汽温控制系统。在仿真实验的基础上 ,对单神经元Smith预估控制和最优常规PID控制进行了比较和分析。仿真结果表明 ,单神经元Smith预估控制能够充分利用神经元自学习、自适应的能力以及Smith预估补偿控制的优点 ,使系统的控制品质提高 ,而且具有更强的鲁棒性和自适应性     

汽包炉汽温控制系统探讨——汽温控制系统在新乡火电厂中的应用

汽包炉分段过热器汽温自动控制系统中，针对Ⅰ级和Ⅱ级喷水减温系统的物理构造特点及动态特性分析，提出了不同的控制对策，并探讨了各段温度控制测点的选取位置。     

过热汽温模糊神经网络预测控制器的设计

针对锅炉过热汽温的特点，设计前馈—反馈串级复合型控制系统。主控制器采用基于神经网络预测模型的模糊神经控制，即该控制器首先是将神经网络与预测控制相结合，采用改进的递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练，实现了非线性、大时滞系统模型的精确预测；然后将模糊控制与神经网络相结合，实现模糊神经预测控制。副控制器采用二自由度PID控制器。仿真结果表明，该控制显著提高锅炉过热汽温这一非线性、大时滞系统的控制品质，且易于工程实现。     

带预补偿环节的PID控制器及其在过热汽温控制中的应用

1问题的提出反馈控制是控制系统中应用广泛的一种控制方法，控制器是基于被控量的偏差运算来实现各种调节特性的。广泛应用在工业领域中的调节器是常规的PID调节器。它结构简单，能够实现无差调节，满足大量的工业过程的控制要求，而且具有强的鲁棒性。但对于像锅炉过热汽温这样的大惯性对象来说，控制效果并不理想。这是由反馈控制的形式所决定的。为了改善调节品质，能否在常规的PID调节器基础上增加被控量的预补偿环节来达到较理想的控制目的呢？下面就对这一问题进行讨论。2基本思路PID调节是对其输入被控量的偏差进行比例、积分、…     

多目标神经PID控制器及其在过热蒸汽温度控制中的应用研究

为了适用大滞后、大惯性复杂过程的高质量控制,对神经网络PID控制器进行了改进,提出了多目标优化算法。该算法具有自适应特点,克服了常规PID超调量大,神经PID响应速度慢的缺点,并容易实现实时控制。应用此算法对电站锅炉过热蒸汽汽温控制进行了仿真,取得了理想的效果。     

非线性PID控制器在主蒸汽温度控制中的应用

针对传统线性PID控制器中控制参数固定导致的控制品质下降的问题,分析了控制参数与对象误差的理想变化关系,给出了控制参数随误差变化的非线性函数,基于此设计了非线性PID(NPID)控制器,并利用Simulink中的NCD模块对其进行了参数整定,并将NPID控制器应用于主蒸汽温度控制系统.仿真结果表明NPID较常规PID具有更好的控制品质和鲁棒性.     

过热蒸汽温度控制系统优化

针对300MW火电机组锅炉过热汽温系统二级减温器后两侧温度的差异情况，确定了过热汽温控制系统的优化方案：增加1个副调节器，使每个二级喷水阀单独由1个串级回路的副调节器输出进行控制。优化后的系统可以对温度高的一侧增加喷水量，对温度低的一侧减少喷水量，保证二级喷水总量不变。该方案经仿真实验后应用于实际，取得了明显效果。该优化方案适用于采用分散控制系统且有分隔屏过热器的锅炉。     

模糊自适应免疫非线性PID控制及其在过热蒸汽温度控制中的应用

介绍了免疫非线性P和模糊自整定积分微分2种控制方法.结合常规PID、模糊控制和免疫反馈控制的优点,提出了一种新型的模糊自适应免疫非线性PID控制算法,以克服常规的PID控制难以协调系统快速性和稳定性之间的矛盾,以及单纯模糊控制自适应能力不理想且易产生振荡的局限,设计了模糊自适应免疫非线性PID控制器,将其应用于具有非线性、时变、纯滞后、不确定等特性的锅炉过热蒸汽温度控制.仿真结果表明,与常规PID控制器相比较模糊自适应免疫非线性PID控制器具有良好的动静态性能,较快的适应性,较强的抗干扰性和鲁棒性,以及具有更好的动态跟踪性能,超调量较小,调节时间短,稳态后无振荡等优点.     

单神经元自适应控制PSD在再热汽温控制中的应用

提出了一种新型具有负荷前馈一串级馈的再热蒸汽温度控制系统。其外环（主环）采用单神经元自适应PSD控制器,其内环（副环）采用双自由度PID控制器。并使用Bailey公司的CLC－04型单回路数字调节器进行设计、组态和实现。仿真研究和现场运行表明该系统具有良好的控制效果。     

基于自适应遗传算法的过热汽温PID参数优化控制仿真研究

该文从控制的角度出发对遗传算法法进行分析研究,指出加强算法和优化对象的联系是提高遗传算法效率的根本途径。并从算法和对象的外部联系以及内部联系这两个不同的角度分别提出了遗传算法的适配值函数的一般构造原则和遗传算法法的自适应机制,并给出了算法过程中各个环节新的实现策略,与以往经典遗传算法相比,采用文中提出的策略的遗传算法具有更高的求解精度,更强的全局搜索能力。并在此基础上将运用于电厂锅炉过热气温的PID参数优化控制,仿真结果表明了其优越性,具有一定的价值,并且文中所提出的算法及策略具有一般性,很容易运用的到其他优化问题中去。